搜索结果: 1-9 共查到“农学 AMSR-E”相关记录9条 . 查询时间(0.046 秒)
RETRIEVING SURFACE SOIL MOISTURE FROM MODIS AND AMSR-E DATA: A CASE STUDY IN TAIWAN
MODIS data Surface soil moisture Taiwan
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2014/4/28
Soil moisture is a key factor that controls the exchange of water between land surface evaporation and plant transpiration. Information on surface soil moisture variations in both time and spatial dom...
基于AMSRE数据的微波植被指数与MODIS植被指数关系研究
微波植被指数 MODIS植被指数 相关性 反演模型
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2013/7/20
利用青南牧区2007－2010年的AMSRE亮温数据计算了相应的微波植被指数（Microwave Vegetation Index，MVI），对MVI的月季动态变化特征进行了分析，同时结合相同时间序列的MODIS NDVI和EVI数据，对比分析了MVI和MODIS植被指数之间的相关关系，筛选出NDVI反演模型，并对模型的精度进行了评价。结果表明，MVI值随着植被的生长而降低；MVI与NDVI、E...
基于MODIS与AMSR-E数据的雪被产品合成及精度评价
MODIS AMSRE 青海 五日积雪合成产品 精度分析
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2013/7/4
利用2002年10月1日-2008年3月31日青海省Terra/MOD10A1和Aqua/MYD10A1每日雪被产品，合成了MODIS五日积雪分类图像（MOYD_5D），结合AMSRE五日雪水当量产品（AE_5D），利用用户自定义合成算法合成五日积雪分类图像AEMD_5D。根据气象台站的雪情数据，对比分析MOYD_5D、AE_5D和AEMD_5D这3种积雪产品的积雪分类精度（Sa）。结果表明，1...
黑龙江流域MODIS和AMSR-E 雪盖产品精度分析
黑龙江流域 MODIS AMSR-E
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2011/12/23
以黑龙江流域气象站数据作为"真值",检验了2002~2007年黑龙江流域MODIS积雪产品和AMSR-E数据识别积雪的精度,分析了云以及海拔高度对积雪识别的影响.结果表明,MOD10A2、MOD10C2、AMSR-E识别积雪的平均精度分别为75.4%、88.7%和88.9%,云仍然是影响积雪识别精度的主要原因,MOD10C2的积雪识别结果接近于气象站的真实值,AMSR-E高估积雪覆盖面积.此外通过...
A new soil freeze/thaw discriminant algorithm using AMSR-E passive microwave imagery
soil freeze/thaw status microwave radiometer discrimination analysis AMSR-E
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2013/9/2
The soil freeze–thaw controls the hydrological and carbon cycling and thus affects water and energy exchanges at land surface. This article reported a newly developed algorithm for distinguishing the ...
利用北疆地区２００２，２００３和２００４年１１月－次年３月３个积雪季ＡＭＳＲＥ４４５个时相的亮温数字图像和２０个气象台站实测雪深数据，系统分析了雪深模型的影响因子和研究区样本筛选方法。通过对１８和３６ＧＨｚ波段的水平、垂直极化方式的亮温差和实测雪深值回归分析比较，建立了北疆地区基于ＡＭＳＲＥ 亮温数据的雪深反演模型，并对模型的精度进行了评价。结果表明，１）ＡＭＳＲＥ 亮温差受气温、融雪、降水...
基于MOD10A1和AMSR-E的北疆牧区积雪动态监测研究
MODIS AMSR-E 雪水当量 积雪合成产品 精度分析
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2009/11/18
准确监测牧区积雪覆盖范围，对有效防灾减灾和牧区畜牧业持续发展具有特别重要的意义。利用积雪产品和气象台站的观测资料，对比分析了北疆地区２００２年１１月１日－２００５年３月３１日三个积雪季的ＡＭＳＲ-Ｅ 每日雪水当量产品及其与ＭＯＤ１０Ａ１每日积雪分类产品合成的图像ＭＯＤＡＥ１的积雪识别精度。结果表明，１）ＡＭＳＲ-Ｅ每日雪水当量产品的积雪识别率为６６．５９％，总精度为６９．４９％；２）利用用户自定义...
Evaluation of AMSR-E Soil Moisture Product as an Input to Climate Change Models
Soil Moisture AMSR-E, NDVI
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2016/4/8
Present study is an attempt to examine the suitability of soil moisture products available from Aqua-AMSR-E for their application in monsoon simulations at different temporal scales ranging from mediu...
用MODIS的地表温度产品和AMSR-E不同通道之间的亮度温度回归分析表明用89GHzV做地表温度反演主通道的精度最高。用AIEM模型模拟表明，土壤粗糙度和土壤水分变化引起土壤辐射率变化可以通过不同极化波段的差值得到有效的消除，从而克服了被动微波反演地表温度中辐射率不稳定的困难。通过回归系数分析表明，不同的地表覆盖类型的辐射机制是不同的，要精确地反演地表温度，至少对地表分成三种覆盖类型，即水覆盖的...